最小二乘支持向量回归机在盲均衡算法中的应用

"基于最小二乘支持向量回归机的盲均衡算法，旨在解决有限样本学习和非线性估计问题，通过最小二乘支持向量回归机实现对数字通信系统中严重码间干扰的接收信号的均衡处理，提高通信质量。该算法采用迭代加权二次规划方法求解，并通过核函数扩展到非线性场景，具有较快的收敛速度和较低的计算复杂度，尤其适用于小样本情况。" 文章详细介绍了基于最小二乘支持向量回归机（LSSVR）的盲均衡算法，这是一种在数字通信领域中用于改善信道性能的技术。传统的盲均衡算法，如Bussgang类算法和基于高阶累积量的算法，虽然能够减少码间干扰，但存在收敛速度慢和需要大量样本的问题。而LSSVR算法则解决了这些问题，它利用支持向量机的优秀泛化性能，即使在有限样本的情况下也能进行有效的学习。 支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习模型，特别适合处理非线性问题和小样本数据集。LSSVR是SVM的一个变体，专门用于回归任务，即预测连续值。在本文中，LSSVR被引入到盲均衡领域，构建了一个非线性模型来适应复杂的信道环境。算法的核心是通过迭代加权二次规划方法找到最优的均衡器冲激响应，从而最小化预测误差。 具体来说，盲均衡系统的模型假设发送序列是独立同分布的二进制序列，经过信道传输后受到信道冲击响应的影响和噪声的叠加。LSSVR模型的目标是学习一个非线性映射，将接收序列转化为尽可能接近原始发送序列的形式。核函数的应用允许LSSVR在特征空间中进行非线性变换，使得算法能够处理非线性信道特性。 通过计算机仿真，该算法相比于传统的CMA算法，表现出更快的收敛速度和更好的性能。特别是在小样本条件下，LSSVR盲均衡算法的计算复杂度更低，这使得它在实际应用中更具优势。 这篇论文提出的基于LSSVR的盲均衡算法为数字通信系统提供了一种新的均衡策略，它利用支持向量机的强大功能，解决了传统算法的局限性，特别是在处理非线性信道和小样本数据时，展示了优异的性能。这对于提升通信系统的效率和可靠性具有重要意义。